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本セッションでは,toC向けQ&Aサービスに新しく特定のユーザー群に機械学習を用いた検閲システムを開発しました.モデル学習,デプロイ,オンライン推論の仕組みをStep Functionsで一気通貫で構築する方法,実験管理の仕組みを導入したMLOpsの事例もお話出来ればと思います.
以下,大きく3点について触れながら事例の紹介をしたいと思っています.
今回構築したパイプラインはシンプルな構成になっているので,これから機械学習をサービスに組み込みたいと考えている人や少人数の機械学習チームでAWSのマネージドサービスを活用して機械学習パイプラインを構成したい人が比較的容易に取り組める参考例になればと考えております.
参考記事:
45分
中級 - セッションの中心となるトピックを触ったことがある、現在勉強中である方向け
その他
エンタープライズ, ゲーム, スタートアップ, 金融, 医療, 教育
プログラミング, アプリケーションアーキテクチャー, その他
AI / 機械学習
SageMaker, Step Functions, EventBridge, ECS/Fargate, S3, CloudWatch Logs
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本セッションでは,toC向けQ&Aサービスに新しく特定のユーザー群に機械学習を用いた検閲システムを開発しました.モデル学習,デプロイ,オンライン推論の仕組みをStep Functionsで一気通貫で構築する方法,実験管理の仕組みを導入したMLOpsの事例もお話出来ればと思います.
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以下,大きく3点について触れながら事例の紹介をしたいと思っています.
今回構築したパイプラインはシンプルな構成になっているので,これから機械学習をサービスに組み込みたいと考えている人や少人数の機械学習チームでAWSのマネージドサービスを活用して機械学習パイプラインを構成したい人が比較的容易に取り組める参考例になればと考えております.
参考記事:
セッション時間
45分
想定受講者の知識レベル(必須)
中級 - セッションの中心となるトピックを触ったことがある、現在勉強中である方向け
想定受講者の開発対象やロール・役割 (複数選択可) (必須)
その他
想定受講者の業種・業界・業態 (複数選択可) (任意)
エンタープライズ, ゲーム, スタートアップ, 金融, 医療, 教育
セッションのトピック (複数選択可) (必須)
プログラミング, アプリケーションアーキテクチャー, その他
セッションの技術カテゴリー (複数選択可) (必須)
AI / 機械学習
セッション内で登場する主な AWS サービス (任意)
SageMaker, Step Functions, EventBridge, ECS/Fargate, S3, CloudWatch Logs